从策略分析框架DDM模型来看，影响股价的因素除了分子端的盈利，还有分母端的估值。在1.15《“春季躁动”继续推荐低估值△g》及1.18《23年买景气g，还是买环比△g？》中，我们已经从分子端对景气g和环比Δg进行了辨析：【强预期+强现实】买盈利的环比变化Δg、【强预期+弱现实】买绝对高景气g。然而，近期交易因子的紊乱显示市场在强预期之后，对经济复苏前景分歧明显，基于分子端的研判进入了纠结期，当下市场关于中国经济复苏力度的分歧未能统一，从时间点上我们判断4月将加速市场预期统一：2月下旬至3月将陆续见到高频数据如开工率、耗煤量、地产销售等持续验证，以及“两会”带来的财政、货币、产业政策也会更为清晰，分母端的变化趋势确定性更为明显，同时在年报与一季报的披露验证下基本面将摆脱春季躁动期间的“雾里看花”。在分子端结论尚处纠结时期，我们聚焦分母端，从估值角度探究在行业比较层面，当前应该选择高景气g，还是环比改善Δg？
从行业比较层面来看，历史上g和Δg两大行业比较因子总体呈现交替占优，交替占优区间可分为5段。其中，g占优的区间为12年2月-16年6月、18年11月-21年8月；Δg占优的区间为10年4月-12年1月、16年7月-18年10月、以及21年9月至今。
回溯方法：以每年1月1日为调仓日，分别选取当年盈利预测增速g和盈利预测增速变化Δg占优的前五申万一级行业构建g组合和Δg组合，进行回溯。
2. 预测数据：基于g和△g因子构建的选股策略也同样能够在长周期中跑赢市场，但收益率、胜率、回撤表现均逊色于历史数据回测结果。2010年以来，基于预测数据构建的g和△g因子两大策略分别实现10.2%与10%的年化收益率，高出wind全A的3.9%和偏股混合基金指数的7.1%，但显著低于基于历史数据构建的策略的收益率；胜率方面，两大策略相对wind全A的年度胜率分别达到61.5%和69.2%，相对wind全A是优胜策略，但同样逊色于基于历史数据构建的策略；最大回撤率方面，基于预测数据构建的2大策略回撤较大，最大回撤分别达到了50%和49.8%，显著高于基于历史数据构建的策略以及偏股混合基金指数的36.1%，甚至高于wind全A的48.4%；风险收益比来看，两大策略分别实现0.35和0.37的夏普比率，比之wind全A的0.16有所提升，与偏股混合基金指数的0.35基本一致，但也逊色于历史数据回测的结果。
在前文的分析当中，我们基于一个很强的假设，即景气g和环比△g这两个因子是互斥的，高景气g和高环比△g不可得兼。但是实际投资过程当中我们会发现，这两个要素其实是存在于两个不同维度——△g是g的导数，因此两者完全可以实现各种不同情形的组合。这就进一步引发了下一个问题：这两个因子在不同情形下的组合，能否进一步改善因子的有效性和收益能力呢？
1. 景气g因子：随着景气g的减弱，投资组合的综合表现也在下降，景气g因子能够有效地实现收益区分。用基于历史数据的个股盈利增速作为景气g因子的衡量，根据盈利增速不同将A股所有个股划分为五档构造投资组合，分别构建盈利增速排名前20%组合、20%-40%组合、40%-60%组合、60%-80%组合及80%-100%组合，以2010-2022年为回溯区间进行等权配置，考虑季报发布时间，于每年4月30日、8月31日、10月31日换仓。从业绩表现来看，随着股票景气程度减弱，个股组合在收益率、胜率、最大回撤等方面的表现也在下降，这与我们的直觉是相符的。但与直觉略有不同的是，个股盈利增速排名处于区间20%-40%的个股组合，在保持收益率与前20%组合相差无几的情况下，在胜率和最大回撤等方面略有优势。
2. 环比Δg因子：环比Δg为正的投资组合，综合表现优于环比Δg为负的组合，环比Δg同样能够实现区分度。以本期盈利增速与上期盈利增速的差计算环比Δg，根据本期盈利增速、上期盈利增速、环比Δg的正负号方向，以排列组合的方式构造6类投资组合，以2010-2022年为回溯区间等权配置，于每年4月30日、8月31日、10月31日换仓，各组合分别为：
① 业绩加速：Δg>0, 本期g>0, 上期g>0；
② 业绩反转：Δg>0, 本期g>0, 上期g<0；
③ 底部改善：Δg>0, 本期g<0, 上期g<0；
④ 顶部反转：Δg<0, 本期g>0, 上期g>0；
⑤ 增速转负：Δg<0, 本期g<0, 上期g>0；
⑥ 持续恶化：Δg<0, 本期g<0, 上期g<0；
从组合的综合业绩表现来看，环比Δg为正的投资组合，整体表现优于环比Δg为负的组合，说明环比Δg因子有效，买环比Δg确实能带来更高收益，更高胜率和更低回撤。
需要特别提出的是，从组合收益率和最大回撤的角度来看，上期业绩增速为负、本期业绩增速转正的“业绩反转”组合表现最好，甚至优于本期业绩和上期业绩均为正且业绩增速仍在改善的“业绩加速”组合。2010年以来，“业绩反转”组合能够实现15.3%的年化收益率和38.4%的最大回撤，是6类环比Δg因子个股组合中表现最为突出的组合；另一方面“增速转负”组合表现最差，仅录得2.2%的年化收益率和61.2%的最大回撤。“业绩反转”表现最好和“增速转负”表现最次的现象，证明了对于Δg因子来说，除了单纯的Δg方向对于收益有影响外，盈利增速的符号变化也能够对股票的收益产生显著的影响。
我们通过上文印证了，单独来看，景气g因子和环比Δg因子均有效且能够实现明显的收益区分度。接下来，我们进一步将5类盈利增速策略与6类环比Δg策略两两组合，以期找出业绩优于单因子策略的双因子交叉组合策略。
具体步骤上，我们首先将5类盈利增速策略与6类环比Δg策略两两组合得到30个交叉组合策略。其次，我们删除组合中包含个股数量为0的策略，以及组合包含个股数量中位数为0或者1的策略（即该类策略在超过至少一半的时间基本不持有股票），最终共计删除13个交叉组合策略，有效的双因子交叉组合策略数量为17个。
以2010-2022年为回溯区间对剩下组合策略进行等权配置，于每年4月30日、8月31日、10月31日换仓。我们发现，大多数组合并不能超越最优的单因子策略（前20%景气g策略或者业绩反转环比△g策略）的业绩表现，仅有一个组合能够明显改善收益能力：业绩反转*前20%盈利增速，该组合能实现17.7%的年化收益，高于景气g因子组合最高年化收益16.5%和环比Δg因子组合最高年化收益15.3%。另一方面，盈利增速处于后60-80%区间的“增速转负”组合则实现了最突出的负超额收益。
因此我们建议，在投资组合的配置上，当用DDM分子分母端的指引也难以判断未来景气g和环比△g哪个因子更占优时，我们建议可以关注：【业绩反转*前20%盈利增速的双因子交叉组合】。
疫情控制反复，国内局部封锁，疫情管控政策变化；
全球经济下行超预期，需求衰退过快；
全球通胀超预期，导致全球货币政策持续收紧。
本策略结论基于“景气g和环比△g”因子分析框架，不代表广发证券发展研究中心相关行业研究团队结论。本策略回溯结果仅基于历史数据，不能代表未来。
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